關於EATD 核心人物 成立宗旨 研發創造 皆以四大宗旨為依歸

本文針對現今最常見的兩種麥克風：動圈式和電容式麥克風，依國內廠商之產品設計，分別建立等效電路數學模型，並嘗試諸多量測方法來估算其機電聲參數，最後模擬出麥克風的重要性能表現，如：頻率響應曲線、阻抗曲線、指向性等，並同時分析探討一些聲學上的現象和理論所造成的影響。

彭子桓
動圈式和電容式麥克風之電聲分析與逆運算法估測參數之探討

本文提出基於深度卷積神經網路(Deep Convolutional neural network, DCNN) 的系統，用於學習HDD的輸出訊號，達到模擬HDD特性的目的。利用卷積神經網路的模型來探討合成訊號與使用符合IEC60318-4 標準之耦合器所量測到的訊號之間的共同特徵。透過學習演算法，DCNN可藉由迭代調整與HDD響應所對應的參數，建立HDD模型，結果顯示與傳統建模相比提高了 23% 的準確率，未來可應用於協助聲學工程師找出HDD的設計模式和對應的模型，縮短開發時間與聲音品質調整。

江彥達
基於深度卷積神經網絡的入耳式耳機時域信號合成系統

本研究主要以ANSYS Workbench- CFX模組為工具，建構流場的分析模型，並利用風洞測試完成排風量的驗證；同時，並利用多孔材料的設定完成考量吸音棉的模擬，結果於無響室測試相比對。最後，在搭配COMSOL Multiphysics完成內外部聲場，以及流固耦合的模擬，以強化本文研究主題之被動抗噪機制於抽油煙機噪音之分析。

黃柏翔
應用多孔材料於離心式抽油煙機噪音分析之研究